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基于点级时态一致性的 LiDAR 欺骗攻击检测 ADoPT
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于稀疏LSTM的多帧3D对象检测算法，使用稀疏3D卷积网络提取每帧LiDAR点云的特征，并将这些特征与上一帧的隐藏和记忆特征一起输入到LSTM模块中，以预测当前帧中的3D对象。实验结果表明，该算法在使用更少的内存和每帧计算的情况下优于传统的逐帧方法7.5% [email protected]和其他多帧方法1.2%。
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关键要点
- 提出了一种基于稀疏LSTM的多帧3D对象检测算法。
- 使用U-Net风格的稀疏3D卷积网络提取每帧LiDAR点云的特征。
- 将提取的特征与上一帧的隐藏和记忆特征输入到LSTM模块中。
- 算法能够预测当前帧中的3D对象，并传递给下一帧的隐藏和记忆特征。
- 实验结果显示，该算法在内存和每帧计算上优于传统逐帧方法7.5% [email protected]和其他多帧方法1.2%。
- 这是首次在稀疏点云中使用LSTM进行3D对象检测的研究。
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